Har økninger i fedrekvoten ført til at mødre jobber mer?

HAR ØKNINGER I FEDREKVOTEN FØRT TIL AT MØDRE JOBBER MER?

av

Hege Rødland og Marie Bjelland Soma

Masteroppgave i økonomi og administrasjon Handelshøgskolen ved UiS

Våren 2020

UIS BUSINESS SCHOOL

MASTER’S THESIS

STUDY PROGRAM:

Master of Science in Business Administration

THESIS IS WRITTEN IN THE FOLLOWING SPECIALIZATION/SUBJECT:

Economic Analysis

IS THE ASSIGNMENT CONFIDENTIAL? No

TITLE: Har økninger i fedrekvoten ført til at mødre jobber mer?

ENGLISH TITLE: Do Mothers Work More Due to Increases in the Paternity Leave Quota?

AUTHOR(S) SUPERVISOR:

Ingeborg Caroline Foldøy Solli Candidate number:

3021

………

3041

………

Name:

Hege Rødland

……….

Marie Bjelland Soma

……….

I

Forord

Denne masteroppgaven er et resultat av vårt avsluttende arbeid på masterprogrammet økonomi og administrasjon ved Handelshøgskolen ved Universitetet i Stavanger. Oppgaven er skrevet innen spesialiseringsretningen økonomisk analyse.

Ettersom emnet arbeidsmarkedsøkonomi har vært en felles interesse gjennom masterstudiet, ønsket vi å skrive om noe innenfor dette området. Valget falt på å undersøke hvorvidt fedrekvoten har påvirket likestillingen i arbeidsmarkedet i Norge. Dette er blitt gjort ved å kontrollere for eventuelle årsakssammenhenger mellom endringer i fedrekvoten og mødres antall arbeidstimer.

Vi har benyttet økonomisk teori fra studiet, samtidig som vi under hele prosessen har tilegnet oss ny kunnskap. Arbeidet har gitt oss en dypere forståelse innenfor statistisk metode og arbeidsmarkedsøkonomi. Prosessen har vært lærerik, tidkrevende og utfordrende. Samtidig har det vært svært spennende å benytte økonomisk teori og metode til å studere reelle problemstillinger i praksis.

Vi ønsker å rette en stor takk til veilederen vår, Ingeborg Caroline Foldøy Solli, for god hjelp, samt raske og konstruktive tilbakemeldinger.

“De data som er benyttet i denne publikasjonen er hentet fra “Arbeidskraftsundersøkelsen 2006-2011”. Data er samlet inn av Statistisk sentralbyrå og stilles i anonymisert form til disposisjon gjennom Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste (NSD). Verken Statistisk sentralbyrå eller NSD er ansvarlig for analysen av dataene eller de tolkninger som er gjort her.”

Stavanger, juni 2020

Hege Rødland Marie Bjelland Soma

II

Sammendrag

Som et viktig bidrag til likestillingen i Norge, ble det i 1993 innført en egen foreldrepermisjon reservert for fedre. Siden den gang har fedrekvoten blitt utvidet flere ganger. I denne sammenheng undersøker vi hvorvidt utvidelser av kvoten har gitt likestillingseffekter i form av økt antall arbeidstimer for mødre.

Datagrunnlaget er norske individdata fra Arbeidskraftundersøkelsen (AKU), samlet inn av Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste (NSD). Analyseperioden er avgrenset til årene 2006- 2011 og inkluderer tre fedrekvoteendringer. Evalueringen er basert på mødres yngste barn, hvor barnets alder danner grunnlaget for analysen. Utvalget vårt består av mødre med barn mellom to og åtte år.

Vi benytter programevaluering som forskningsdesign for å undersøke forskjeller før og etter endringene i fedrekvoten. Ved hjelp av den statistiske metoden difference-in-differences, utnytter vi ulik eksponering av endringene for mødre med barn med ulik alder og fødselsår.

Analysen utføres ved bruk av regresjonsanalyse og hypotesetesting, hvor vi henter ut flere difference-in-differences-estimater for å dekke hele analyseperioden.

Vi observerer at estimatene ikke følger et tydelig mønster i tråd med fedrekvoteendringene.

Dermed tyder analysen vår på få eller ingen effekter av endringene i fedrekvoten på mors antall arbeidstimer. Samtidig finner vi at metoden ikke er tilstrekkelig, ettersom den identifiserende antagelsen brytes. Det blir dermed vanskelig å konkludere med et endelig svar på forskningsspørsmålet. Det kan likevel eksistere noen mindre effekter som er vanskelige å påvise.

Fedrekvoten kan også ha andre likestillingseffekter. For eksempel kan den være viktig for normalisering, aksept og holdningsendringer i samfunnet. På denne måten kan økninger i fedrekvoten likevel være et viktig bidrag til likestillingen.

III

Innholdsfortegnelse

Forord ... I Sammendrag ... II Figurliste ... VI Tabelliste ... VI

1.0 Innledning ... 1

1.1 Begrunnelse for valg av problemstilling ... 1

1.2 Problemstilling og avgrensning ... 1

1.3 Struktur ... 2

2.0 Institusjonell bakgrunn ... 3

2.1 Likestilling ... 3

2.2 Fedrekvote ... 3

2.3 Andre familiepolitiske endringer ... 4

3.0 Teori og hypotese ... 5

3.1 Tidsallokering og komparative fortrinn ... 5

3.2 Husholdningens produksjonsmulighetskurver ... 6

3.3 Husholdningens preferanser ... 8

3.4 Kjønnsforskjeller ... 9

3.5 Hypotese ... 10

4.0 Relevant litteratur ... 11

4.1 Studier i Norge ... 11

4.2 Studier i utlandet ... 12

4.2.1 Sverige ... 12

4.2.2 Finland og Island ... 13

4.2.3 Tyskland ... 13

4.3 Oppsummering ... 14

5.0 Empirisk strategi ... 15

5.1 Programevaluering ... 15

5.2 Difference-in-differences ... 16

5.2.1 Den identifiserende antakelsen ... 18

5.2.2 Matematisk ... 19

5.3 Hypotesetesting ... 21

6.0 Datasett ... 22

IV

6.1 Utvalg ... 22

6.2 Variabler ... 23

6.2.1 Avhengig variabel ... 23

6.2.2 Uavhengige variabler ... 24

6.3 Deskriptiv statistikk ... 26

6.4 Validitet og begrensninger ... 27

6.5 Fremgangsmåte ... 28

7.0 Resultat ... 30

7.1 Hovedresultat ... 30

7.2 Alternative regresjoner ... 32

8.0 Diskusjon ... 35

8.1 Brudd på den identifiserende antakelsen ... 35

8.2 Hypotesens gyldighet ... 37

9.0 Konklusjon ... 39

9.1 Forslag til videre forskning ... 39

Litteraturliste ... 41

Vedlegg ... 46

Vedlegg 1a) Resultat fra regresjon uten kontrollvariabler ... 46

Vedlegg 1b) Resultat fra regresjoner med alternative analysevindu ... 47

Vedlegg 1c) Resultat fra alternative regresjoner ... 48

Vedlegg 1d) Resultat fra høy og lav utdanning ... 50

Vedlegg 2a) Årsfil 2006 ... 54

Vedlegg 2b) Årsfil 2007 ... 55

Vedlegg 2c) Årsfil 2008 ... 56

Vedlegg 2d) Årsfil 2009 ... 57

Vedlegg 2e) Årsfil 2010 ... 58

Vedlegg 2f) Årsfil 2011 ... 59

Vedlegg 3a) Hovedanalyse – do-file ... 60

Vedlegg 3b) Hovedanalyse – resultat ... 62

Vedlegg 3c) Hovedanalyse – resultat uten kontrollvariabler ... 64

Vedlegg 4a) Alternativt analysevindu – tre- til åtteåringer – do-file ... 65

Vedlegg 4b) Alternativt analysevindu – tre- til åtteåringer – resultat ... 66

Vedlegg 4c) Alternativt analysevindu – to- til syvåringer – do-file ... 67

Vedlegg 4d) Alternativt analysevindu – to- til syvåringer – resultat ... 68

V

Vedlegg 5a) Alternative regresjoner – do-file ... 69

Vedlegg 5b) Alternative regresjoner – resultat – faktiske arbeidstimer ... 70

Vedlegg 5c) Alternative regresjoner – resultat – jobber/ikke ... 72

Vedlegg 5d) Alternative regresjoner – resultat – fulltid/ikke ... 74

Vedlegg 5e) Alternative regresjoner – resultat – treatment/kontroll, avtalte arbeidstimer .. 76

Vedlegg 5f) Alternative regresjoner – resultat – treatment/kontroll, faktiske arbeidstimer . 77 Vedlegg 5g) Alternative regresjoner – resultat – treatment/kontroll, jobber/ikke... 78

Vedlegg 5h) Alternative regresjoner – resultat – treatment/kontroll, fulltid/ikke ... 79

Vedlegg 6a) Høy og lav utdanning – do-file ... 80

Vedlegg 6b) Høy og lav utdanning – resultat – avtalte arbeidstimer ... 83

Vedlegg 6c) Høy og lav utdanning – resultat – faktiske arbeidstimer ... 86

Vedlegg 6d) Høy og lav utdanning – resultat – jobber/ikke ... 89

Vedlegg 6e) Høy og lav utdanning – resultat – fulltid/ikke ... 92

Vedlegg 6f) Høy og lav utdanning – resultat – treatment/kontroll, avtalte arbeidstimer ... 95

Vedlegg 6g) Høy og lav utdanning – resultat – treatment/kontroll, faktiske arbeidstimer .. 97

Vedlegg 6h) Høy og lav utdanning – resultat – treatment/kontroll, jobber/ikke ... 99

Vedlegg 6i) Høy og lav utdanning – resultat – treatment/kontroll, fulltid/ikke ... 101

Vedlegg 7a) Fordeling i arbeidsmønster, Stata ... 103

Vedlegg 7b) Fordeling i arbeidsmønster, Excel ... 104

VI

Figurliste

Figur 1: Produksjonsmulighetskurver ... 7

Figur 2: Skift i produksjonsmulighetskurve ... 8

Figur 3: Trend i treatment- og kontrollgruppe før og etter endring ... 17

Figur 4: Fordeling av den avhengige variabelen “sum avtalte arbeidstimer” ... 24

Figur 5: Fordeling i arbeidsmønster, kategorisert etter fire stillingsstørrelser ... 36

Tabelliste

Tabell 2: Antall observasjoner i datasettet ... 23

Tabell 3: Deskriptiv statistikk ... 27

Tabell 4: Hovedresultat ... 30

Tabell 5: Estimat for koeffisienten til dummy-variabel for treatmentgruppen ... 33

Tabell 6: Estimat for koeffisienten til dummy-variabel for treatmentgruppen, høy/lav ... 34

1

1.0 Innledning

I det første kapittelet presenteres oppgaven vår. Vi begrunner valg av problemstilling og presenterer denne, samt forskningsspørsmålet vårt. Videre kommenteres nødvendige avgrensninger. Til slutt gjennomgås oppgavens struktur.

1.1 Begrunnelse for valg av problemstilling

I 1993 ble fedrekvoten innført i Norge. Dette er en del av foreldrepermisjonen, som er reservert fedre. Denne ble innført av likestillingshensyn og formålet var blant annet at kvoten skulle gi en jevnere arbeidsfordeling blant foreldre, også utover permisjonstiden (Kitterød & Halrynjo, 2019). I denne sammenheng vil det være viktig og interessant å undersøke hvorvidt innføringen og senere utvidelser av kvoten har gitt likestillingseffekter.

Det finnes flere måter å måle likestillingseffektene på. En indikator på at fedrekvotereformen har en positiv effekt, er at mødre øker antall arbeidstimer i arbeidsmarkedet. Av tidligere litteratur finnes det mye forskning på hvordan foreldrepermisjon påvirker foreldre og barn. Det er likevel få studier om hvordan fedrekvoten påvirker mødre. Tidligere er det også blitt gjennomført en rekke studier på innføringen av fedrekvoten. Etter hva vi kan finne, er det likevel ingen kvantitative studier som undersøker effekter av endringer i fedrekvoten over tid.

I denne oppgaven velger vi derfor å undersøke fedrekvotens virkning på mødres arbeidstimer over tid. Dette blir da et mål på likestillingseffektene og et nytt bidrag til litteraturen.

1.2 Problemstilling og avgrensning

Oppgaven vår undersøker hvorvidt utvidelser av fedrekvoten har gitt likestillingseffekter og vi formulerer følgende problemstilling:

Har fedrekvoten ført til økt likestilling?

Ettersom problemstillingen undersøkes i lys av fedrekvotens virkning på mødres arbeidstimer, vil forskningsspørsmålet vårt bli følgende:

Har økninger i fedrekvoten ført til at mødre jobber mer?

2 Gjennom oppgaven vår, ønsker vi altså å undersøke om det finnes en forskjell i mødres antall arbeidstimer før og etter økninger i fedrekvoten. Med andre ord studeres det hvorvidt mødres handlinger indikerer at de er blitt påvirket av fedrekvoteendringer. Forskningsspørsmålet undersøkes ved bruk av den statistiske metoden difference-in-differences. Dette gjøres ved hjelp av regresjonsanalyser og hypotesetesting. Evalueringen baseres på mødres yngste barn, hvor barnets alder danner grunnlaget for analysen. Vi undersøker mødre med barn mellom to og åtte år. Analyseperioden strekker seg over årene 2006-2011 og inkluderer tre fedrekvoteendringer. Disse avgrensningene forklares nærmere i kapittel 5.

Datamaterialet som benyttes i denne avhandlingen er utelukkende basert på Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste (heretter forkortet til NSD) sin arbeidskraftundersøkelse (heretter forkortet til AKU). Vi benytter årsfiler for årene 2006-2011 (Statistisk sentralbyrå, 2012).

1.3 Struktur

Denne avhandlingen består av 9 kapitler. Først presenteres nødvendig bakgrunnsinformasjon i kapittel 2. I kapittel 3 ser vi nærmere på det teoretiske grunnlaget og definerer hypotesen vår. I kapittel 4 undersøker vi tidligere forskning og litteratur knyttet til problemstillingen. Her inkluderes studier fra både Norge og utlandet.

Videre gjennomgås den empiriske strategien i kapittel 5. Denne delen beskriver hvordan problemstillingen blir adressert metodisk. I kapittel 6 gjennomgås datasettet vi har benyttet, samt fremgangsmåten.

Resultatet presenteres i kapittel 7, hvor vi også vurderer alternative regresjoner. Videre diskuteres funnene i kapittel 8, før det konkluderes i kapittel 9. Resultatet tyder på lite eller ingen effekt av endringer i fedrekvoten og mors antall arbeidstimer. Likevel finner vi at metoden ikke er tilstrekkelig til å konkludere med et endelig svar på forskningsspørsmålet.

3

2.0 Institusjonell bakgrunn

I dette kapittelet presenteres nødvendig bakgrunnsinformasjon for avhandlingen vår. Vi viser til ønsket om en mer likestilt familiemodell, hvor fedrekvoten kan være et tiltak for å oppnå dette. Videre utdyper vi utviklingen i fedrekvoten, før vi kort presenterer andre familiepolitiske endringer.

2.1 Likestilling

Norske politikere og beslutningstakere ønsker å øke likestillingen i hjemmet og i arbeidsmarkedet (Regjeringen, 2010). Målet er en likestilt familiemodell (Ellingsæter & Leira, 2006). Den likestilte familiemodellen innebærer at mor og far bidrar like mye hjemme og på arbeidsmarkedet. Dette gjenspeiles i endringer i familieformene siden 1970-tallet. Fedre bruker mer tid på barn og husarbeid, mens mødre i større grad er aktive på arbeidsmarkedet (Tronstad, 2007). Omtrent fire av ti par har ganske likestilte familie- og yrkesroller (Kitterød & Lappegård, 2012). Likevel bruker fedre mer tid på jobb enn mødre. Det er også mødre som er mest hjemme.

Dette viser at det fortsatt er grunn til å jobbe for en mer likestilt familiemodell.

Det finnes ulike tiltak til å forbedre likestillingen, der et av tiltakene er fedrekvoten (Likestillingsutvalget, 2012). Grunnen til å innføre en forbeholdt foreldrepermisjonskvote til fedre, er for å få en jevnere distribusjon av husarbeid og arbeidstimer mellom mødre og fedre.

Idéen er at det vil gi mødre en sterkere posisjon på arbeidsmarkedet, samt gi fedre et sterkere bånd til barna deres.

Foreldres fordeling av tid mellom arbeid og husarbeid har endret seg drastisk de siste tiårene (Kitterød & Lappegård, 2012). I tillegg jobber mødre mer enn før (Sandvik, 2018). Dermed argumenterer vi for at fedrekvotens innvirkning på mors arbeidstimer, kan ha betydning for hvor langt likestillingen har kommet i Norge.

2.2 Fedrekvote

Fedre i Norge har hatt mulighet til å ta foreldrepermisjon siden 1978. En betalt foreldrepermisjonskvote forbeholdt fedre, ble derimot introdusert i 1993. Fire uker av totalt 42 uker med betalt foreldrepermisjon ble reservert til far (Kitterød & Halrynjo, 2019). Fedrene

4 kunne velge å bruke kvoten fra barnet var 6 uker gammelt, til fylte 3 år. Denne delen av foreldrepermisjonen bortfaller dersom far ikke bruker den (Hamre, 2017). Retten til fedrekvoten forutsatte at mor måtte ha jobbet minst 50 % (Kitterød & Halrynjo, 2019). Dersom mor ikke jobbet fulltid før fødselen, ble far sin kompensasjon redusert proporsjonalt.

Introduksjonen av fedrekvoten førte til en kraftig økning i opptaksrater. Ifølge Rege og Solli (2013) var det kun 3 % av fedre med barn født før 1993 som tok foreldrepermisjon. Etter introduksjonen av fedrekvoten i 1993 økte tallet til 30 %. I 2000 tok mer enn 70 % av fulltidsansatte fedre pappapermisjon.

Siden introduksjonen, har fedrekvotens lengde blitt endret flere ganger, både med og uten at den samlede perioden har endret seg (Bringedal & Lappegård, 2012). Den ble utvidet til 5 uker i 2005, 6 uker i 2006, 10 uker i 2009, 12 uker i 2011 og 14 uker i 2013. I 2014 ble den redusert til 10 uker, før den i 2018 ble utvidet til 15 uker. I dag er foreldrepengeperioden 49 uker totalt, hvor 15 uker er forbeholdt mor, 15 uker til far og 18 uker til fellesperiode.

2.3 Andre familiepolitiske endringer

Foreldre til små barn kan motta tre mulige offentlige overføringer fra staten; foreldrepenger, barnetrygd og kontantstøtte. Enslige foreldre har i tillegg rett til overgangsstønad og barnetrygd.

Parallelle endringer i slike familiepolitiske reformer kan potensielt utfordre oppgaven vår og identifiseringen av årsakssammenhenger. Kontantstøtten som ble innført i 1998 og senere revidert i 2012 har vist seg å påvirke mødre i større grad enn fedrekvoten (Cools, Fiva, &

Kirkebøen, 2011; Rege & Solli, 2013). Støtten var, i denne perioden, aktuell for mødre med ett- og toåringer. Dermed påvirkes ikke analysen vår av dette, ettersom vi har valgt alderstrinnene to til åtte år og årstallene 2006-2011. Analysen kan derimot bli påvirket av beløpsendringer i kontantstøtten.

5

3.0 Teori og hypotese

I denne delen av oppgaven presenteres det teoretiske grunnlaget. Avhandlingen er basert på en teori om tidsallokering, komparative fortrinn og spesialisering. Her ser vi også nærmere på husholdningens produktivitet og preferanser. Videre forklarer vi hvordan den økonomiske teorien knyttes opp mot problemstillingen og hvorfor den predikerer en økning i mors arbeidstilbud som følge av økt fedrekvote.

I dette kapittelet beskriver vi en teoretisk modell som forklarer hvordan en husholdning bestående av to medlemmer tar beslutninger om arbeidstilbud. Teorien forgrener seg under menneskelig kapitalteori utviklet av økonomer, også mye brukt av sosiologer. Den går ut på at en husholdning bestemmer den mest effektive fordelingen av tid til betalt arbeid og tid til ikke- markedsarbeid. (Becker, 1965; Gronau, 1977; Juster & Stafford, 1991). Ikke-markedsarbeid er for eksempel barnepass og husarbeid. Avgjørelsen om hvem som bruker tid på arbeidsmarkedet eller i hjemmet handler om ressursfordelingen i familien. Husholdningen ønsker å maksimere nytten ved å utnytte de individuelle styrkene i henholdsvis jobb og husarbeid.

3.1 Tidsallokering og komparative fortrinn

Endringer i fedrekvoten kan påvirke kvinners tilbudte arbeidskraft, gjennom husholdningens felles beslutninger om tidsallokering. Vi ser på en husholdning bestående av en mor og en far som samler inntektene og maksimerer husholdningenes nytte i konsum og tidsallokering (Becker, 1965). Dette gjøres ved å ta felles beslutninger om arbeidsfordelingen i jobb og husarbeid. I denne sammenhengen definerer vi også barneomsorg som husarbeid.

Husholdningens tidsallokering begrenses av tilgjengelig tid, som tilsvarer total tilgjengelig tid minus fritid. Da står vi igjen med den tiden husholdningen har til rådighet i fordelingen mellom husarbeid og jobb.

Hvordan paret velger å fordele tiden kommer an på deres relative produktivitet i henholdsvis jobb og husarbeid (Becker, 1974). Den komparative fordelen til et husholdningsmedlem kan bli definert som forholdet mellom hans eller hennes marginalproduktivitet i arbeidsmarkedet og hans eller hennes marginalproduktivitet i hjemmet, sammenlignet med det andre medlemmet i husholdningen (ibid). Dersom far har det høyeste inntektspotensialet og mor er mest effektiv

6 hjemme, har han det komparative fortrinnet på arbeidsmarkedet, mens hun har fortrinnet hjemme. Med det teoretiske grunnlaget innebærer dette at effektivitet og nyttemaksimering oppnås dersom far bruker all sin tilgjengelige tid til jobb, mens mor bruker all sin tilgjengelige tid til husarbeid (Becker, 1991). Vi antar dermed at paret sammenligner sine komparative fortrinn i jobb og husarbeid. Videre avgjør de hvem som mest sannsynlig vil ha den høyeste inntekten i arbeidsmarkedet og hvem som er mest effektiv hjemme. Basert på dette tas felles beslutninger om fordeling av arbeid.

Husholdningens optimale tidsallokering kan, ifølge vårt teoretiske grunnlag, endres på to måter.

For det første kan det skje en endring i individuell produktivitet som fører til et skift i felles produksjonsmulighetskurve. For det andre kan det forekomme endringer i husholdningens preferanser. Dette forklares nærmere i de neste delkapitlene.

3.2 Husholdningens produksjonsmulighetskurver

Figur 1 viser produktiviteten i en husholdning bestående av to personer. Den mørkeblå kurven representerer individet som er mest produktiv hjemme, mens den lyseblå kurven representerer individet som er mest produktiv i arbeidsmarkedet. Den grå kurven representerer samlet produksjon ved ulike kombinasjoner av arbeidsfordeling mellom medlemmene. Her forutsettes det konstant substitusjonsrate mellom husarbeid og jobb. Det betyr at bytteforholdet mellom jobb og husarbeid er konstant. Dette gir rette linjer.

7

Figur 1: Produksjonsmulighetskurver. Kilde: (Becker, 1965, 1991).

Vi kan tenke oss at produksjon i arbeidsmarkedet er målt i penger og sier at “det lyseblå individet” har størst inntjeningspotensial. Ved full spesialisering vil denne personen ha en inntekt tilsvarende skjæringspunktet til den lyseblå linjen og Y-aksen. Produksjon i hjemmet måles på en måte som forteller hvor effektiv tidsbruken er i dette området. Sammenlignet med arbeidsmarkedet er dette vanskeligere å måle empirisk, ettersom husarbeid ikke blir lønnet.

Skift i husholdningens felles produksjonsmulighetskurve forårsakes av et skift i mor eller far sin produktivitet hjemme eller i arbeidsmarkedet. Dette kan for eksempel innebære at én tar høyere utdanning og øker inntjeningspotensialet. Et annet eksempel er at én eksponeres for husarbeid i større grad og lærer seg å bli mer effektiv i hjemmet (figur 2). Disse eksemplene gir skift i de individuelle produksjonsmulighetskurvene, som igjen fører til et skift i felles produksjonsmulighetskurve.

Ettersom formålet med fedrekvoten er å øke fedres tidsbruk hjemme, kan man tenke seg at det vil gi far større eksponering for husarbeid, inkludert barneomsorg. Dersom den økte eksponeringen fører til at far blir mer effektiv i husarbeidet, vil det gi et skift i fars produksjonsmulighetskurve. Vi tenker oss at den lyseblå kurven i figur 1 tilhører far og skjæringspunktet på X-aksen vil dermed skifte til høyre. Det vil si at fars produksjonsmulighet i hjemmet øker. Dette fører til et skift i felles produksjonsmulighetskurve, hvor

8 skjæringspunktet på X-aksen skifter til høyre (se figur 2). Husholdningens optimale tilpasning for tidsallokeringen kan dermed endres i retning av at far er mer hjemme og mindre på jobb.

Om dette fører til en endring i tilpasningen, avhenger av hvor stort skift endringene i fedrekvoten vil forårsake.

Figur 2: Skift i produksjonsmulighetskurve. Skift i individuell produksjonsmulighetskurve fører til skift i felles produksjonsmulighetskurve. Kilde: (Becker, 1965, 1991).

Fedrekvoteendringene kan også forårsake skift i mors produksjonsmulighetskurve. Samtidig som far er hjemme, deltar gjerne mor mer i arbeidsmarkedet. På denne måten tilegner mor seg mer jobberfaring og blir mer effektiv i arbeidsmarkedet. Det relative inntektspotensialet øker, og produksjonsmulighetskurven hennes får et skift. Den mørkeblå kurven vil nå få et høyere skjæringspunkt på Y-aksen. Skiftet gjør det gunstigere å jobbe mer, som igjen gir ytterligere eksponering og mer effektivitet. Dermed har dette også en selvforsterkende effekt. Også her er tilpasningsendringer avhengig av et stort nok skifte i felles produksjonsmulighetskurve.

3.3 Husholdningens preferanser

Husholdningens preferanser bestemmer hvilken fordeling av jobb og husarbeid som er optimal for den enkelte husholdningen. Samlet inntekt og hjemmeproduksjon gir grunnlag for mulig konsumnivå, som igjen bestemmer den totale nytten til husholdningen. For enkelhets skyld antar vi faste preferanser og at både mor og far er indifferente til hvor de bruker tiden sin (Pollak, 2013). De bryr seg om hans eller hennes totale antall arbeidstimer, men de vil være

9 indifferente mellom alle kombinasjonene av jobb og husarbeid, så lenge de gir den samme totale nytten av konsumgoder og hjemmeproduksjonsgoder.

3.4 Kjønnsforskjeller

Selv om kvinner i økende grad er sysselsatt, er det fortsatt flest kvinner som jobber deltid (Statistisk sentralbyrå, 2019). En faktor som kan forklare dette mønsteret, er at kvinners lønn generelt er lavere enn for menn. Dermed tilbyr kvinner færre timer i arbeidsmarkedet.

En annen forklarende faktor er de tradisjonelle forskjellene mellom kvinner og menn (Becker, 1985). Husarbeid og barneomsorg er fortsatt oftest kvinnens oppgaver. Det kan handle om preferanser, tradisjoner eller holdninger. Når et barn blir født i en familie, påvirker det derfor vanligvis mors arbeidstilbud negativt.

Becker argumenterer for at effektivitet og nytteverdi maksimeres når paret inngår full spesialisering etter komparativ fordel (Becker, 1991). Ettersom menn generelt har høyere lønn enn kvinner, vil husholdningen være tjent med at far er i jobb mens mor er hjemme. Dette har en selvforsterkende effekt ved at partene blir mer effektive i hver sin spesialisering: fedre blir enda flinkere på jobb, mens mor ikke får den samme eksponeringen. Samtidig vil mor bli mer effektiv hjemme, mens far ikke blir det.

Vi forventer likevel ikke at dette skal være det mønsteret vi finner i realiteten. Norge har høy yrkesdeltakelse blant begge kjønn og flere politiske tiltak for å fremme likestilling (Kitterød &

Lappegård, 2012). Full spesialisering i norske husholdninger er høyst usannsynlig, ettersom det er vanligst at begge parter i husholdningen er sysselsatt (Kitterød & Rønsen, 2012). Samtidig kan dette knyttes til avtakende marginalproduktivitet. Produktiviteten på jobb og i hjemmet vil gjerne avta i løpet av dagen. Dermed vil husholdningen oppnå høyere samlet produktivitet, ved å rotere på arbeidsoppgavene. Vi antar derfor at husholdningsmedlemmet med den komparative fordelen på arbeidsmarkedet vil bruke mest tid på jobb og mindre tid på husarbeid, mens den andre bruker mindre tid på jobb og mer på husarbeid. Med andre ord forventer vi en viss grad av spesialisering.

10

3.5 Hypotese

Hypotesen vår innebærer at endringene i fedrekvoten vil påvirke tidsallokeringen gjennom endringer i marginalproduktivitet og lede til andre typer spesialisering (Becker, 1981). Figur 2 viser at skift i de individuelle produksjonsmulighetskurvene fører til skift i felles produksjonsmulighetskurve. Videre fører dette til endringer i tidsallokering. Valget om hvor mye mor og far skal jobbe vil bli endret. Ettersom innføringen av fedrekvoten har ført til at fedre jobber mindre (Rege & Solli, 2013), kan det tenkes at det samtidig fører til at mor velger å jobbe mer, av to grunner. Det ene er at mor jobber mer for å kompensere for fars reduserte inntekt. Den andre grunnen er at deres relative produktivitet blir forandret som følge av fedrekvoten (Tanaka & Waldfogel, 2007). Når far er hjemme i en periode, vil han etter hvert bli mer effektiv i hjemmet og ta større del i barneomsorgen. Hypotesen vår er dermed at økninger i fedrekvoten fører til økt antall arbeidstimer for mødre.

11

4.0 Relevant litteratur

I dette kapittelet ser vi nærmere på hva tidligere forskning og litteratur sier om problemstillingen vår. Det finnes mye litteratur om hvordan foreldrepermisjon påvirker foreldre og barn. Likevel er det få studier om hvordan fedrekvoten påvirker mødre i arbeidsmarkedet.

Ettersom oppgaven vår tar utgangspunkt i norske data og norsk politikk, begynner vi med studier som er basert på norske data. Etter hvert beveger vi oss utover landegrensene for å kunne ha et sammenligningsgrunnlag til de norske studiene. Det er likevel verdt å nevne at det er få land utover de nordiske landene som har innført en fedrekvote.

4.1 Studier i Norge

Ettersom vår oppgave ser på endringer i fedrekvotereformen, kan det være nyttig å trekke frem studien til Cools et al. (2011). De benyttet innføringen av fedrekvoten i 1993 til å undersøke virkningen på foreldre og barn. De fant negative effekter på mors antall arbeidstimer.

Resultatene fra studien tyder på at økt fedrekvote har gitt lavere inntekt og sysselsetting for mor. Det ble ikke funnet noen sammenheng mellom fars antall arbeidstimer og innføring av fedrekvoten. De konkluderte derfor med at innføringen av fedrekvoten ikke bidro til økt likestilling mellom kjønn, i form av økt antall arbeidstimer for mor. På en annen side, fant Rege og Solli (2013) en negativ effekt av fedrekvoten på fedres langsiktige inntekt. Det økte sannsynligheten for at fedre tok ut permisjon og jobb ble mindre prioritert. Videre førte det til et sterkere bånd mellom fedrene og barna, noe som kan lede til økt likestilling.

Johnsen & Løken (2013) har utarbeidet en oppsummerende artikkel om studier gjort på familiepolitikken i Norge. De konkluderte med at forskningsresultatene viser at introduksjonen av fedrekvoten ikke har økt mødres arbeidstilbud eller inntekt, men det kan ha ført til at menn bidrar mer i barneoppdragelsen. Det har ikke vært noen klare resultater i forskningen på likestilling i arbeidslivet, men introduksjonen av fedrekvoten kan likevel ha vært viktig for å endre holdninger i samfunnet.

I 2018 ga Østbakken, Halrynjo & Kitterød ut en rapport hvor de evaluerte effekten av en likere fordeling av foreldrepermisjon. De tok utgangspunkt i utvidelsen av fedrekvoten i 2009. Den ble da utvidet fra seks til ti uker. Hovedfunnet i de kvantitative analysene er at fedres permisjonsuttak økte, mens kvinnene reduserte sitt uttak. Likevel fant forskerne “... få eller

12 ingen effekter av reformen på likestillingen i arbeidslivet ...” (Østbakken et al., 2018, s. 7).

Reformen ga en svak negativ effekt på mødres lønnsutvikling. Det ble også funnet en svak positiv effekt på mødres sannsynlighet for å være ledere, men det samme gjorde det for fedre.

Reformen førte dermed ikke til noe likestillingsendring på dette området.

I en nyere artikkel oppsummerte Kitterød & Halrynjo (2019) at kvasi-eksperimentelle studier fra innføringen av fedrekvoten i 1993 og utvidelsen i 2009, viser både få og til dels motstridende likestillingseffekter. Blant hovedfunnene så de at fedrekvoten ikke endrer arbeidsdelingen mellom foreldrene. De trakk likevel frem at fedrekvoten kan ha bidratt til større likestilling, uten at det kan påvises gjennom kausale reformeffekter. Endringene kan skje mer gradvis og de kan være påvirket av annen politikk og holdningsendringer.

4.2 Studier i utlandet

Samtlige av de nordiske landene har erfaring med fedrekvote. Norge var først ut i verden, med fire uker i 1993. Videre fulgte Sverige etter i 1995, Danmark i 1998, Island i 2000 og Finland i 2013. Norge, Sverige og Island har utvidet ordningen i senere tid. Ved utvidelse har bruken normalt økt tilsvarende. Danmark avskaffet imidlertid ordningen etter fire år. De er dermed det eneste nordiske landet som i dag ikke har en egen fedrekvote i foreldrepermisjonen. Det er fremdeles mødrene som benytter det meste av den delbare foreldrepermisjonen i samtlige av de nordiske landene. Dersom far ønsker store deler av denne, må det begrunnes og forklares spesielt (Halrynjo & Kitterød, 2016).

4.2.1 Sverige

Friebel, Eriksson & Ekberg gjennomførte i 2005 et naturlig eksperiment med svenske data. De undersøkte hvorvidt den svenske fedrekvotereformen er med på å dempe de negative konsekvensene av mødres karriereavbrudd. Fedres andel i husholdningens produksjon ble benyttet som et mål på likestillingseffekter. Forfatterne fant ingen bevis på at fedrepermisjon gir noen adferdseffekter i husholdningen. I studiet ble det også undersøkt et annet datasett. Dette omhandlet lønn og sysselsettingen til foreldre. Forfatterne konkluderte med at de ikke kunne finne noen betydelige effekter av reformen på verken langsiktig lønn eller sysselsetting.

Johansson (2010) fant derimot i sin studie at for hver måned far tar permisjon, vil det ha en større positiv effekt på mor sin inntekt, enn en lignende reduksjon i mor sin permisjon. Studien tyder dermed på at foreldrepermisjon har påvirkning på likestillingen i arbeidsfordelingen.

13 4.2.2 Finland og Island

Mye av forskningslitteraturen for Finland og Island er kun publisert på henholdsvis finsk og islandsk. På denne måten er det vanskelig å finne relevant litteratur fra disse landene. I tillegg er det generelt få studier om virkninger og effekter av fedrekvoten i Finland, ettersom den først ble innført i 2013 (Halrynjo & Kitterød, 2016).

Arnarson & Mitra (2010) konkluderte i sin artikkel at når flere menn på Island tar permisjon og bruker mer tid på barnepass, vil mulighetene i arbeidsmarkedet for kvinner øke. De vil kunne jobbe mer og kan dermed ta på seg mer tidkrevende jobber. Lovgivningen vil også kunne redusere eventuell diskriminering fra arbeidsgivere, angående unge kvinner og fødselspermisjon. Foreldrepermisjonsloven vil dermed være et viktig steg mot likestilling mellom kjønnene i det islandske arbeidsmarkedet.

På Island er det derimot sjeldent at man får barnehageplass før barnet er 18 måneder. Tiden mellom betalt permisjon og barnehageplass omtales ofte som et “omsorgsgap”. Ettersom det ofte er mor som dekker dette gapet, kan dette motvirke likestillingseffekten av den tredelte foreldrepermisjonsordningen som Island praktiserer. Mor må da ta ulønnet permisjon eller spre den betalte permisjonen over tid (Halrynjo & Kitterød, 2016).

4.2.3 Tyskland

I Tyskland ble det innført en fedrekvote i 2007. Året etter fant Spiess & Wrohlich (2008) i sin studie at mødre jobber mer etter permisjonstiden og hevdet at 2007-reformen økte deltakelsen i arbeidsmarkedet blant mødre med små barn. En annen studie som så på arbeidsfordelingen etter denne reformen (Schober, 2014) fant at fedrepermisjon førte til at fedre brukte mer tid med barna. Bünning (2015) undersøkte hvilke effekter 2007-reformen hadde på arbeidstid, husarbeid og barneomsorg etter permisjonstiden. Hun konkluderte med at fedre som tok permisjon reduserte arbeidstiden sin og økte engasjementet i barna sine. Foreldres fordeling av arbeid ga størst likestillingseffekt etter en lengre fedrepermisjon eller hvor faren hadde permisjon alene.

14

4.3 Oppsummering

Oppsummerende viser norske studier få eller ingen sammenhenger mellom fedrekvote og mors deltagelse i arbeidsmarkedet. Utenlandsk litteratur og forskning viser derimot sprikende resultater. Samtidig peker flere studier på viktigheten fedrekvoten kan ha for normalisering, aksept og holdningsendringer i samfunnet. På denne måten kan den være et viktig bidrag til likestillingen. Som nevnt innledningsvis eksisterer det få studier om hvordan endringer i fedrekvoten påvirker likestilling i lys av mors arbeidsdeltakelse. Dermed kan oppgaven vår, som ser på endringer i fedrekvoten over tid, være med på å undersøke denne problemstillingen mer i dybden. På denne måten blir den et aktuelt og viktig bidrag til litteraturen.

15

5.0 Empirisk strategi

I denne delen presenterer vi hvordan problemstillingen blir adressert metodisk. Vi tar utgangspunkt i en sammenligning mellom mødre som blir berørt av endringer i fedrekvoten med de som ikke blir det, etter at endringene har funnet sted. Videre må vi kontrollere for forskjellene til mødrene før endringene fant sted. Et naturlig valg av forskningsdesign i oppgaven vår vil være en programevaluering. Vi tar utgangspunkt i difference-in-differences (heretter forkortet til DD-metoden), som er en vanlig statistisk metode for å studere kausale effekter fra politiske hendelser (Ugreninov & Birkelund, 2013). I vårt tilfelle benyttes dermed metoden for å kunne identifisere årsakssammenhenger mellom endringer i fedrekvoten og mødres beslutning om antall arbeidstimer per uke. Dette gjøres ved hjelp av regresjonsanalyser og hypotesetesting.

5.1 Programevaluering

Evalueringen er konstruert basert på mødrenes yngste barn, ettersom fødselsåret på det yngste barnet avgjør hvilken fedrekvoteendring den enkelte mor blir berørt av. En mor med flere barn blir kategorisert som mor av det yngste barnet. Dette er fordi en mor av et eldre barn, født før en endring, fortsatt kan være berørt av endringen dersom hun også har et yngre barn. Analysen tar utgangspunkt i mødre med barn mellom to og åtte år. Vi velger å utelate mødre til null- og ettåringer, da sannsynligheten er stor for at de er hjemme i permisjon ved barnets første leveår.

Å se på mødre med yngste barn som er eldre enn åtte år, vil heller ikke være hensiktsmessig, da arbeidsmønsteret blant mødre til eldre barn ikke nødvendigvis vil være sammenlignbart med arbeidsmønsteret til mødre med yngre barn.

Videre avgrenser vi analysen vår til årene 2006-2011. Første endring i fedrekvoten var i 2005, da den ble utvidet fra fire til fem uker (Bringedal & Lappegård, 2012). Ettersom vi utelater mødre til null- og ettåringer, vil endringene først påvirke mødre i 2007 (mor til en toåring).

Mødrene i 2006 vil ikke bli berørt og observasjonene dette året vil dermed bli et naturlig sammenligningsgrunnlag. Først etter 2011 blir mødre til syv- og åtteåringer berørt av fedrekvoteendringene i oppgaven vår. Vi velger derfor å stoppe analyseperioden her for å kunne utnytte mødrene til de eldste barna som et sammenligningsgrunnlag. Analysen dekker dermed tre fedrekvoteendringer.

16 Tabellen under illustrerer grunnlaget for programevalueringen, der tallene i hver celle representerer antall uker med fedrekvote. Hver rad representerer barnets alder, og hver kolonne representerer et gitt årstall. For å illustrere, cellen 2007/3 representerer mødre der yngste barn fylte 3 år i 2007. Dette er dermed mødre med barn født i 2004. Mødre av hvert kull blir representert i flere celler diagonalt i figuren, som følger barnets alder. Lett skyggelagte celler representerer mødre som er påvirket av endringen i fedrekvoten fra 4 til 5 uker, mens de mørke skyggelagte cellene representerer mødre som ble påvirket av endringen fra 5 til 6 uker. Den mørkeste cellen representerer mødre som ble påvirket av endringen fra 6 til 10 uker, mens de hvite cellene representerer mødre som ikke er påvirket av endringene.

Tabell 1: Antall uker fedrekvote for årene 2006-2011, med alder 2-8 år på barna. Kilde: (Bringedal & Lappegård, 2012).

5.2 Difference-in-differences

DD-metoden utnytter de eksperimentelle fordelene ved at man “behandler” noen individer (treatmentgruppe) og kontrollerer for virkningene med de som ikke blir “behandlet”

(kontrollgruppe). Gruppene må være sammenlignbare, slik at den eneste forskjellen mellom dem er at den ene er “behandlet”. På denne måten utelukker vi seleksjonsproblemer. I oppgaven vår vil de som rammes av endringene i fedrekvoten tilhøre treatmentgruppen. Dette er det skyggelagte område i tabell 1. De som ikke rammes av endringene er i kontrollgruppen. Dette er de hvite cellene i tabell 1. Ved å sammenligne utfallene fra de to gruppene kan vi se om en endring i fedrekvotereformen fører til en endring i adferdsmønstre (Ugreninov & Birkelund, 2013).

17 Ved bruk av DD-metoden kan man korrigere for forskjeller mellom treatment- og kontrollgruppen som er konstante over tid (Johannessen, Tufte & Christoffersen, 2004). Vi sammenligner forskjellen mellom de to gruppene før en endring i reformen inntreffer, med den faktiske forskjellen mellom gruppene etter at endringen har inntruffet (Ugreninov & Birkelund, 2013).

Metoden er illustrert i figur 3. Den lyseblå linjen viser trenden i antall arbeidstimer for kontrollgruppen. Den representerer gjennomsnittlig antall arbeidstimer for de som ikke blir påvirket av fedrekvoteendringen. Den mørkeblå linjen viser derimot trenden i antall arbeidstimer for treatmentgruppen. Den representerer gjennomsnittlig antall arbeidstimer for de som rammes av fedrekvoteendringen. Det oppstår en “knekk” når en fedrekvoteendring inntreffer, illustrert med en svart, vertikal linje i figuren. Den stiplete linjen viser hvordan man antar at utviklingen i den mørkeblå linjen hadde vært dersom endringen ikke fant sted.

Ved hjelp av DD-metoden velger vi dermed et måletidspunkt etter endringen, hvor vi finner forskjellen mellom mødre som blir påvirket og ikke av endringen. Videre trekker vi fra forskjellen mellom mødre i de ulike gruppene på et tidspunkt før endringen fant sted. Vi står igjen med DD-estimatet som representerer effekten av fedrekvoteendringen. I delkapittel 5.2.2 forklares dette matematisk.

Figur 3: Trend i treatment- og kontrollgruppe før og etter endring. Kilde: (Ugreninov & Birkelund, 2013).

18 5.2.1 Den identifiserende antakelsen

Effekten av fedrekvoteendringen kan identifiseres dersom den identifiserende antakelsen stemmer. Den identifiserende antakelsen er at dersom endringene i fedrekvoten ikke hadde skjedd, ville tidstrendene i mors antall arbeidstimer være like for mødre med barn i ulik alder.

Det vil det si at trenden over tid i antall arbeidstimer for mødre i kontrollgruppen, skal være parallell med trenden over tid i antall arbeidstimer for mødre i treatmentgruppen.

Ettersom vi tar for oss flere fedrekvoteendringer i oppgaven vår, trenger vi å definere en felles kontrollgruppe for hele analyseperioden. Dette må være en aldersgruppe som aldri blir berørt av fedrekvoteendringene og som dermed kan benyttes som et sammenligningsgrunnlag for alle cellene i treatmentgruppen samtidig. Vi kaller gruppen for en referansegruppe. Denne konstrueres ved å benytte mødre som ikke blir berørt av endringene i løpet av hele perioden.

Referansegruppen velges til å være mødre med syv- og åtteåringer i 2006, ettersom de ikke blir berørt av fedrekvoteendringene i analyseperioden vår.

For at den identifiserende antakelsen skal være holdbar, må altså trenden over tid i antall arbeidstimer for mødre i referansegruppen, være parallell med trenden for mødre i treatmentgruppen. Det betyr for eksempel at forskjellen mellom antall arbeidstimer til mødre med treåringer og syv- og åtteåringer i 2006, ville vært like stor som forskjellen mellom antall arbeidstimer til mødre med treåringer og syv- og åtteåringer i 2010. Forskjellene skyldes barnets alder og trendene antas å være like.

Likevel er det ikke sikkert at disse trendene er parallelle. Det er flere grunner til å være oppmerksom på hvor holdbar den identifiserende antakelsen er. Ettersom det kan tenkes at mødre med syv- og åtteåringer jobber mer enn mødre med for eksempel treåringer, kan det være at trenden er flatere for mødre med eldre barn. En økning i antall arbeidstimer i uken stagnerer når nivået ligger opp mot en fulltidsstilling. Det vil bryte med vår identifiserende antakelse og trendene vil i realiteten ikke være like. DD-estimatet vårt vil dermed ha andre forklaringer enn økninger i fedrekvoten, som for eksempel at de som jobber fulltid har nådd et maksimum. Slike forklaringer vil dermed kunne gi biased resultater. Ettersom vår analysemodell kun tar med observasjoner som går noen få år tilbake, kunne vi ha inkludert flere tidligere kull for å undersøke om det finnes noen underliggende trender som påvirker mødrene. Dette ville gitt oss en klarere indikasjon på om den identifiserende antakelsen stemmer.

19 Koeffisienter som korresponderer med de hvite cellene i tabell 1, burde ikke være signifikant forskjellig fra null. Dersom disse er signifikant forskjellig fra null, vil det bryte med vår identifiserende antakelse om parallelle trender. Dersom antakelsen brytes, vil validiteten av analysen kunne svekkes.

Dersom disse koeffisientene ikke er signifikante, kan vi fortsatt få biased resultater. Det kan komme av endringer i uobserverte karakteristika eller andre endringer som sammenfaller med fedrekvoteendringene og har effekt på mødres arbeidstimer.

5.2.2 Matematisk

Matematisk tar DD-metoden utgangspunkt i følgende uttrykk, hvor 𝑦̅ er gjennomsnittlig antall arbeidstimer for gruppen, før og etter endring:

(𝑦̅_{𝑇𝑟,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}− 𝑦̅_{𝑅,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟})

Dette viser forskjellen mellom de individene som er berørt av en endring i fedrekvoten og de som ikke er berørt av endringen, etter at endringen har funnet sted. I dette tilfellet vil mødrene i referansegruppen (R) ha eldre barn enn mødrene i treatmentgruppen (Tr), noe som sannsynligvis påvirker antall arbeidstimer mor ønsker å jobbe. Dette gjør at vi må kontrollere for nivåforskjellen mellom gruppene, ved å trekke fra en tilsvarende forskjell før endring i fedrekvoten. Vi står igjen med treatmenteffekten:

𝐷𝐷 = (𝑦̅_{𝑇𝑟,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}− 𝑦̅_{𝑅,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}) − (𝑦̅_{𝑇𝑟,𝑓ø𝑟}− 𝑦̅_{𝑅,𝑓ø𝑟})

Y Før endring Etter endring

Referansegruppe 𝑦̅_{𝑅,𝑓ø𝑟} 𝑦̅_{𝑅,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}

Treatment-gruppe 𝑦̅_{𝑇𝑟,𝑓ø𝑟} 𝑦̅_{𝑇𝑟,𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}

Videre tar DD-metoden utgangspunkt i følgende regresjonsmodell (inspirert av Ugreninov &

Birkelund, 2013):

𝑌 = 𝛽₀ + 𝛽₁𝐷^{𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}+ 𝛽₂𝐷^𝑇𝑟+ 𝛽₃𝐷^{𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟}𝐷^𝑇𝑟+ [𝛽₄𝑋] + 𝜀

20 Y er den avhengige variabelen “antall arbeidstimer per uke”. D^etter er en dummy-variabel med verdien 1 hvis individet blir observert etter endringen, mens verdien er 0 hvis det blir observert før. D^Tr er en dummy-variabel som har verdien 1 hvis individet er berørt av endringen og 0 hvis ikke. D^etterD^Tr er interaksjonsvariabelen. Den fanger opp individene som er observert etter endringen og samtidig er berørt av endringen. X representerer en vektor av kontrollvariabler.

Disse presenteres nærmere i neste kapittel.

Ettersom oppgaven vår inneholder flere fedrekvoteendringer, benytter vi målinger på antall arbeidstimer før og etter hver endring. Regresjonsmodellen vil da inneholde flere variabler.

D^etter erstattes med dummy-variabler for årstallene 2007-2011. Dette blir et mål på hvorvidt man er observert før eller etter en endring. D^Tr erstattes med dummy-variabler for barnets alder to til seks år. Dette forteller hvorvidt individene er berørt av en endring. Sammen vil D^etterD^Tr erstattes med tilsvarende flere interaksjonsvariabler. Disse identifiserer hvordan individene er kategorisert etter årstall og alder i henhold til tabell 1. Vi får dermed 25 interaksjonsvariabler i regresjonen vår, hvor 15 av disse er i treatmentgruppen.

Regresjonsmodellen kombinert med DD-metoden gir:

Y 𝐷^{𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟} = 0 𝐷^{𝑒𝑡𝑡𝑒𝑟} = 1

𝐷^𝑇𝑟 = 0 𝛽₀ 𝛽₀+ 𝛽₁

𝐷^𝑇𝑟 = 1 𝛽₀+ 𝛽₂ 𝛽₀+ 𝛽₁+ 𝛽₂+ 𝛽₃

𝐷𝐷 = [(𝛽₀+ 𝛽₁+ 𝛽₂+ 𝛽₃) − (𝛽₀+ 𝛽₁)] − [(𝛽₀+ 𝛽₂) − 𝛽₀] = 𝛽₃

Tolkningen av β1 er hvor mye mer en mor som blir observert i det aktuelle årstallet jobber, enn de mødrene som blir observert i 2006. Tolkningen av β2 er hvor mye mer en mor av et barn med en gitt alder jobber, enn mødre med syv- og åtteåringer. Videre er tolkningen av β3 hvor mye mer en mor i en gitt celle i tabell 1 jobber, enn referansegruppen. Vi estimerer én β3 for hver interaksjonsvariabel. Som vist i utregningen ovenfor, er β3-koeffisientene DD-estimatene.

Disse danner grunnlaget for resultatet i oppgaven vår.

21

5.3 Hypotesetesting

Hypotesen som samsvarer med forskningsspørsmålet vårt, er: en økning i fedrekvoten fører til økt antall arbeidstimer i uken for mor. For det skyggelagte området i tabell 1 er nullhypotesen H0: β3 = 0 og alternativhypotesen H1: β3 > 0. Nullhypotesen vil dermed være at det ikke finnes noen sammenheng mellom fedrekvoteendringene og mødres arbeidstimer. Alternativhypotesen vil være at det finnes en positiv sammenheng.

Videre ønsker vi å teste om det er grunnlag for å forkaste nullhypotesen. Dette tester vi gjennom variablenes p-verdi. P-verdien sier noe om sannsynligheten for at de uavhengige variablene vil forklare variansen i den avhengige variabelen og hvor betydelig den er. Det er bedre jo nærmere null p-verdien er. Vi benytter signifikansnivå på 1 %, 5 % og 10 %. Dersom noen av de uavhengige variablene har en p-verdi høyere enn 10 %, er de ikke statistisk signifikante. Da avvises nullhypotesen; denne uavhengige variabelen forklarer ikke variasjonen i den avhengige variabelen.

P-verdien representerer signifikansnivået til beta-koeffisientene for hver enkelt celle i tabell 1.

Ettersom vi undersøker effekten av flere fedrekvoteendringer, er det det totale mønsteret i tabellen vi er interessert i. Vi forventer å finne et trinnvis mønster i tråd med fedrekvoteendringene. Det vil si at en økning i fedrekvoten forventes å gi positive β3 for de aktuelle cellene. Dette betyr økt antall arbeidstimer for de mødrene som er påvirket av økningen i fedrekvoten.

22

6.0 Datasett

I dette kapittelet presenteres datasettet vårt. Først presenterer vi utvalget, før variablene gjennomgås. Disse oppsummeres videre i en deskriptiv statistikk. Vi kommenterer også validiteten og begrensninger med dataene, før vi til slutt presenterer fremgangsmåten.

Datasettet vi benytter består av individdata fra AKU, fra årene 2006-2011. Dette er en undersøkelse som gir informasjon om sysselsetting og arbeidsledighet. Dataene er samlet inn av NSD. NSD er et nasjonalt arkiv, hvor målet er å gi forskere åpen og enkel tilgang på forskningsdata (NSD, u. å.a). Tallene fra AKU er basert på kvartalsvise telefonintervju (NSD, u. å.b). Det trekkes 24 000 tilfeldige intervjuobjekter hvert kvartal i aldersgruppen 16-74 år.

Objektene deltar i alt åtte ganger i løpet av åtte påfølgende kvartaler (Bø & Håland, 2002). Vi benytter programvaren Stata til å håndtere datamaterialet. Dette blir dermed hovedverktøyet i oppgaven vår.

6.1 Utvalg

Utvalget vårt består av mødre som er gift eller er samboer. Ettersom vi ønsker å undersøke hvordan fedrekvoten påvirker antall arbeidstimer til mor, inkluderer vi kun de mødrene som er i et parforhold. Dataene er kategorisert etter alder på yngste barn, der mødre med barn i alderen to til åtte år er inkludert. Individer med uoppgitte verdier ekskluderes fra utvalget. Dette gjelder kun noen få observasjoner og kommenteres nærmere under de aktuelle variabelbeskrivelsene.

Oversikten under (tabell 2) viser antall observasjoner for en gitt alder i et gitt årstall. Hver enkel observasjon er en mor som har sitt yngste barn i den gitte alderen og det gitte årstallet. Datasettet vårt inneholder 30 352 observasjoner. Antall observasjoner synker med økning i barnets alder ettersom vi ser på “alder yngste barn”. Mødre med for eksempel åtteåringer har gjerne også yngre barn. Disse vil da være representert i kategorien for det yngste barnet.

23

Tabell 2: Antall observasjoner i datasettet. Kilde: AKU, NSD (årsfiler 2006-2011).

6.2 Variabler

Analysen inneholder følgende variabler: sum avtalte arbeidstimer, år, alder på yngste barn, antall barn under 16 år, alder på mor, utdanningsnivå og kommunetype. Disse blir presentert og forklart i dette delkapittelet.

6.2.1 Avhengig variabel

Den avhengige variabelen i regresjonen settes til å være “sum avtalte arbeidstimer per uke med hoved- og biarbeid, korrigert for uoppgitt”. Dette er altså alle avtalte arbeidstimer for mødre per uke. I tråd med hypotesen vår forventes det at denne posten vil øke som følge av økt fedrekvote. I datasettet vårt fjerner vi individer med antall arbeidstimer i uken over eller lik 100, for å unngå at ekstremverdier skaper feilaktige resultater. Tomme celler for antall arbeidstimer settes til 0. Den avhengige variabelen er dermed en diskret variabel med verdiene 0 til 90. Variabelen er kategorisert etter hele timer og fordelingen er presentert i figur 4. Det vanligste er 38 avtalte arbeidstimer i uken. En stor andel av observasjonene har avtalt 30 arbeidstimer. I tillegg legger vi merke til at ca. 4 000 av de i alt 30 352 observasjonene ikke jobber i det hele tatt.

24

Figur 4: Fordeling av den avhengige variabelen “sum avtalte arbeidstimer”. Kilde: AKU, NSD (årfiler 2006-2011).

Til tross for at variabelen er kategorisert etter hele timer, tyder figur 4 på en mer gruppert fordeling. Dermed kan det også være interessant å gjennomføre analysen med variabelen i gruppert form. Det vil være naturlig å dele inn etter følgende tre kategorier: jobber ikke, jobber og jobber fulltid. Vi undersøker dette nærmere i kapittel 7, som alternative regresjoner med dummy-variabler.

Å benytte “sum faktiske arbeidstimer” som den avhengige variabelen er også en mulighet.

Ettersom “sum avtalte arbeidstimer” gjenspeiler mer presist det aktive valget foreldrene tar angående arbeidstimer, ønsker vi å benytte dette som den avhengige variabelen. Likevel vil vi forsøke å gjøre en alternativ regresjon med “sum faktiske arbeidstimer” som den avhengige variabelen, for å se om vi får et annerledes resultat av betydning.

6.2.2 Uavhengige variabler

År

På grunn av tidstrender vil årstall være en viktig variabel i datasettet vårt. Vi tar utgangspunkt i data fra årene 2006-2011. Årstallene håndteres som dummy-variabler, med 2006 som referansegruppe. Det vil si at hvis man for eksempel håndterer data fra år 2007 tar man verdien 1 for 2007, samtidig som man har verdi 0 for de andre årstallene.

25 Barnets alder

Utvalget vårt består av mødre som har yngste barn mellom to og åtte år. Ettersom AKU ikke har en egen variabel for alder på yngste barn, konstruerer vi variabelen “barnets alder” ut fra fødselsår på yngste barn. Variabelen er diskret og tar verdien 2 til 8. Som tidligere nevnt omfatter treatmentgruppen mødre med to til seksåringer i årene 2007-2011, representert i de skyggelagte cellene i tabell 1. Referansegruppen er mødre med syv- og åtteåringer i 2006.

Fødselsår for yngste barn vil være barn født i 1998-2009, referansegruppen inkludert. Denne variabelen håndteres også ved hjelp av dummy-variabler, med sju- og åtteåringer som referansegruppe.

Antall barn under 16 år

I regresjonen ønsker vi å hensynta hvor mange barn under 16 år hver enkelt mor har. I datasettet er dette en diskret variabel som varierer fra 1 til 8 barn. Gjennomsnittlig har hver mor to barn under 16 år. Dette utgjør 48 % av datasettet. 26 % av mødrene har ett barn, mens 22 % har tre barn under 16 år.

Alder

Vi har også med en variabel som kontrollerer for mødrenes alder ettersom det kan påvirke arbeidsmønsteret. I utvalget vårt finner vi mødre i alderen 20 til 56 år. Også her er variabelen diskret og kategorisert etter hele år. Gjennomsnittlig er mødrene 36 år.

Utdanningsnivå

I regresjonen kontrolleres det for utdanningsnivå. Vi deler inn i tre ulike nivå, listet opp under.

Variabelen viser høyeste fullførte utdanning. Det forventes at Y øker i takt med økt nivå. Altså forventer vi at mødre jobber flere timer i uken, gitt et høyere utdanningsnivå. Måten vi kontrollerer for dette i regresjonen er å lage én dummy-variabel for videregående skole og én for høyere utdanning, mens vi benytter grunnskole som referansegruppe. I utvalget vårt har 48

% av mødrene tatt høyere utdanning, mens 41 % er i kategorien videregående skole.

1. Grunnskole

2. Videregående skole 3. Høyere utdanning

26 Vi ønsker også å kommentere at noen veldig få observasjoner i datasettet er oppgitt med utdanningsnivå 0. AKU har ingen beskrivelse av dette nivået og siden det er så få observasjoner velger vi å fjerne disse fra datasettet vårt. Det samme gjør vi med de som er satt til utdanningsnivå 9, da dette betyr at utdanningsnivået er uoppgitt.

Kommunetype

Vi ønsker å kontrollere for hvor individene i utvalget er bosatt. Derfor inkluderer vi kommunetype i analysen vår. På denne måten kan vi kontrollere for eventuelle forskjeller mellom mødre bosatt i ulike typer kommuner. Variabelen er delt inn i syv kategorier, listet opp under. Et høyere nivå betyr en mer sentral kommune, med et større fokus på tjenesteyting enn primærnæring. Vi kontrollerer for dette ved å lage seks dummy-variabler, med kommunetype 1 (primærnæringskommuner) som referansegruppe. 35 % av utvalget bor i sentrale tjenesteytingskommuner og 30 % bor i sentrale, blandede tjenesteytings- og industrikommuner.

Bare 9 % bor i de to første kategoriene.

1. Primærnæringskommuner

2. Blandede landbruks- og industrikommuner 3. Industrikommuner

4. Mindre sentrale, blandede tjenesteytings- og industrikommuner 5. Sentrale, blandede tjenesteytings- og industrikommuner

6. Mindre sentrale tjenesteytingskommuner 7. Sentrale tjenesteytingskommuner

Noen av observasjonene i datasettet er oppgitt med “.”. Disse fjernes, da vi anser dem som uoppgitt.

6.3 Deskriptiv statistikk

I den følgende tabellen presenteres den deskriptive statistikken - gjennomsnitt og standardavvik - som en oppsummering av variablene ovenfor. Ettersom utdanningsnivå og kommunetype er dummy-variabler, gir gjennomsnittet andelen av observasjonene i de gitte kategoriene.

27

Tabell 3: Deskriptiv statistikk. Kilde: AKU, NSD (årsfiler 2006-2011).

6.4 Validitet og begrensninger

Når det gjelder ekstern validitet, vil det alltid være noe usikkerhet knyttet til det å benytte et utvalg i en regresjonsanalyse. Dette er fordi vi generaliserer fra utvalget til populasjonen (Johannessen et al., 2004). Vi har som nevnt 30 352 observasjoner, men ettersom objektene deltar flere ganger, er det ikke 30 352 unike individer. Man vil alltid stå i fare for at utvalget ikke er representativt nok for populasjon, som igjen kan ha konsekvenser for validiteten til resultatene. Ettersom intervjuobjektene i oppgaven er trukket tilfeldig i befolkningen, vil dette være med på å styrke sannsynligheten for at utvalget er representativt.

Angående den interne validiteten, vil fedrekvoteendringene være eksogene hendelser ettersom at far selv ikke har bestemt at fedrekvoten skulle økes. Antakelsen om randomisering kan dermed sies å være oppfylt.

28 Det er flere variabler vi gjerne skulle ha vurdert i analysen vår. For eksempel kunne det ha vært interessant å sett på fars antall arbeidstimer, for å kunne si noe mer om likestillingen i arbeidslivet. Ifølge Cools et al. (2011) er også barnets kjønn av betydning. Likevel inneholder ikke AKU data på hverken fars antall arbeidstimer eller barnets kjønn. Dermed har vi ikke mulighet til å kontrollere for dette.

Som et alternativ til “sum avtalte arbeidstimer”, kunne man også ha benyttet inntekt som den avhengige variabelen. Da ville man ifølge hypotesen antatt at økt fedrekvote ville økt mødres inntekt. Eventuelt kunne inntekt ha vært et supplement til “sum avtalte arbeidstimer”. Likevel inneholder ikke AKU data på inntekt og vi har dermed ikke muligheten til å gjøre en regresjon med det.

I AKU har ikke de ulike individene noe form for identifikasjonsnummer. Vi har tidligere nevnt at objektene deltar i alt åtte ganger i løpet av åtte påfølgende kvartaler, som vil si at en mor vil bli observert flere ganger. Vi kan dermed ikke identifisere mødrene eller kontrollere for utviklingen i antall arbeidstimer til den enkelte mor. Dette begrenser muligheten til å gjennomføre flere alternative regresjoner i oppgaven vår. For eksempel kunne vi sjekket om endringer i antall arbeidstimer er forskjellig for mødre med ulikt antall arbeidstimer før fedrekvotereformen. Med et tilstrekkelig stort utvalg kunne vi også ha kategorisert utvalget etter ulike individuelle faste effekter. For eksempel etter ulike aldergrupper. På denne måten kunne vi ha estimert hvorvidt endringene i reformen påvirker ulike grupper av mødre forskjellig. Dette kunne gitt interessante funn.

Tross begrensninger i datasettet, ønsker vi å benytte AKU i analysen vår. Dette er fordi det gir oss relevante og pålitelige data, samt at vi har begrensninger rundt tidsbruk og ressurser.

6.5 Fremgangsmåte

For å håndtere tallmaterialet vårt benytter vi først en egen Stata-fil for hvert årstall (vedlegg 2a- f). Her klargjøres dataene ved å sette sammen utvalget som beskrevet ovenfor. Videre settes de aktuelle årsfilene sammen til én Stata-fil (vedlegg 3a).

29 Som tidligere nevnt er vi interessert i å finne β3, koeffisientene til interaksjonsvariablene. For å finne disse lager vi interaksjonsvariabler av årstall og alder yngste barn. Detaljene rundt dette finnes i vedlegg 3a.

Vi utfører regresjonen med sum avtalte arbeidstimer som den avhengige variabelen, interaksjonsvariablene og kontrollvariablene årstall, alder på yngste barn, alder på mor, antall barn under 16 år, utdanningsnivå og kommunetype.

30

7.0 Resultat

I dette kapittelet presenteres resultatet fra analysen vår. Vi starter med å presentere hovedresultatet, hvor den avhengige variabelen er “sum avtalte arbeidstimer”. Deretter gjennomgås resultatet fra noen alternative regresjoner.

7.1 Hovedresultat

Tabell 4: Hovedresultat. Antall observasjoner: 30 352. R²: 0,0891. Regresjonen følger en minste kvadraters metode, justert for årstall, alder på yngste barn, alder på mor, antall barn under 16 år, utdanningsnivå og kommunetype. Standardavvik er oppgitt i parentes. *p < 0,10; **p < 0,05; ***p < 0,01. Se vedlegg 3a for fremgangsmåte og vedlegg 3b for output fra Stata.

Kilde: AKU, NSD (årsfiler 2006-2011).

Raden og kolonnen i tabell 4 representerer henholdsvis barnets alder fra to til seks år og årstallene 2007 til 2011. Referansegruppen med syv- og åtteåringer vises nederst i tabellen.

Koeffisientene i tabellen gir oss verdien av de ulike β3, mens det tilhørende standardavviket er oppgitt i parentes. Vi har tidligere nevnt at det er β3 vi ønsker å estimere i denne oppgaven.

Dette er koeffisienten til interaksjonsvariabelen, som fanger opp de individene som er observert etter en endring i fedrekvoten og samtidig er berørt av endringen. Rent praktisk betyr dette at for eksempel mødre til toåringer i 2011 vil, ifølge våre resultater, jobbe 1,348 timer mindre i uken som følge av økningen av fedrekvoten.

31 Tidligere har vi fastslått at hypotesen vår er “økninger i fedrekvoten fører til økt antall arbeidstimer i uken for mødre”. Med tilhørende nullhyposete H0: β3 = 0 og alternativhypotesen H1: β3 > 0, for det skyggelagte området i tabell 1. For treatment-gruppen vår, det skyggelagte området, observerer vi at samtlige av koeffisientene ikke er lik null. Likevel er noen av koeffisientene positive, mens andre er negative. Det er også få av koeffisientene som er statistisk signifikante. Vi har fire tilfeller hvor vi kan forkaste nullhypotesen på 10 % nivå, ett tilfelle på 5 % nivå og ett tilfelle hvor vi forkaster på 1 % nivå. Likevel er det det totale mønsteret vi ønsker å undersøke og resultatene viser dermed ikke det trinnvise mønsteret vi forventer å finne. Følgelig vil det være vanskelig å bekrefte klare effekter av endringer i fedrekvoten på mors antall arbeidstimer. Vi kan ikke forkaste nullhypotesen.

For de områdene som ikke er skyggelagt forventer vi, dersom den identifiserende antakelsen stemmer, at koeffisientene skal være tilnærmet null. Grunnen er at disse observasjonene ikke blir berørt av fedrekvoteendringene. Dette er ikke helt i tråd med resultatene i tabellen ovenfor.

Vi ser at alle koeffisientene er forskjellig fra null og noen av resultatene er også statistisk signifikante på 1 % og 5 % nivå.

Som nevnt i kapittel 5 vil statistisk signifikante DD koeffisienter, forskjellig fra null, for ikke- påvirkede grupper, tyde på et brudd med den identifiserende antakelsen. Ettersom resultattabellen viser at koeffisientene er forskjellig fra null, brytes den identifiserende antakelsen om at trendene over tid for mødre med barn i ulik alder, er parallelle. Dette kan ha sammenheng med den underliggende statistikken på hvor mye mødre jobber eller at det skjer andre ting som påvirker arbeidstilbudet. Vi diskuterer dette nærmere i neste kapittel.

Som en robusthetstest, sjekker vi om regresjonen blir forstyrret av kontrollvariablene. Dette gjøres ved å utføre den samme regresjonen, men uten kontrollvariabler (vedlegg 1a). Testen gir ikke samme mønster som hovedregresjonen. Dette tyder på brudd i trender til kontrollvariablene, som vil si at det er andre hendelser enn endringer i fedrekvoten som også har effekt på mødres antall arbeidstimer i samme periode. Dette er forstyrrende for resultatet vårt.

Gjennom resultattabellen observerer vi også høye standardavvik. Standardavviket viser hvor mye koeffisientene avviker fra gjennomsnittet. Ettersom disse er veldig høye, betyr det at vi har stor variasjon i datamaterialet og at dataene ikke gir entydige svar. Dette er dermed med å støtte